【负荷预测】基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM的负荷预测研究附Python代码_基于ceemdan-qpso-bilstm的混合模型用于水质参数预测-优快云博客

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🔥 内容介绍

在电力系统智能化与高效化发展进程中，负荷预测是实现电力资源合理分配、保障电网稳定运行的关键环节。电力负荷数据具有非线性、时变性和复杂性等特点，传统预测方法难以精准捕捉其变化规律。为此，本文提出基于 CEEMDAN-CNN-BiLSTM 的负荷预测模型，通过多算法融合，为负荷预测提供更优解决方案。

一、CEEMDAN-CNN-BiLSTM 模型原理

1.1 CEEMDAN 数据分解技术

CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）是一种先进的信号分解方法。在负荷预测场景中，原始负荷数据序列包含不同频率成分，直接建模难度较大。CEEMDAN 通过添加自适应噪声，有效克服传统经验模态分解（EMD）存在的模态混叠问题，将复杂的负荷序列分解为多个固有模态函数（IMF）和一个残余分量。这些分解后的分量分别代表了负荷数据在不同时间尺度下的波动特征，降低数据复杂度的同时，为后续特征提取与建模奠定基础。

1.2 CNN 特征提取能力

卷积神经网络（CNN）凭借局部感知和权值共享特性，在特征提取方面表现卓越。在负荷预测中，CNN 可以自动提取负荷数据及其相关影响因素（如气象数据、日期类型等）的空间特征。通过卷积层和池化层的交替作用，CNN 能够挖掘数据中隐藏的局部模式和结构信息，将高维复杂数据转换为低维且具有代表性的特征向量，极大提升数据处理效率和特征表达能力。

1.3 BiLSTM 时间序列建模优势

双向长短期记忆网络（BiLSTM）是 LSTM 网络的改进版本，其通过前向和后向两个 LSTM 单元，能够同时捕捉时间序列数据的过去和未来信息，有效解决传统 LSTM 只能利用历史信息的局限。在负荷预测中，BiLSTM 可以充分学习负荷数据在时间维度上的长期依赖关系，精准把握负荷变化趋势，为预测提供可靠的时序依据。

1.4 模型融合机制

基于 CEEMDAN-CNN-BiLSTM 的负荷预测模型将三者优势深度融合。首先，利用 CEEMDAN 对原始负荷数据进行分解；接着，将分解后的各分量输入 CNN 进行空间特征提取；随后，CNN 输出的特征向量进入 BiLSTM 网络，挖掘时间序列特征；最终，通过全连接层输出预测结果。这种分层递进的融合架构，实现了对负荷数据多维度、深层次的分析与预测。

二、基于 CEEMDAN-CNN-BiLSTM 的负荷预测模型构建

2.1 数据收集与预处理

收集某地区电网历史负荷数据，涵盖不同时间段（小时、日、月）的负荷值。同时，采集相关影响因素数据，包括气象数据（温度、湿度、风速等）、日期类型（工作日、周末、节假日）等。对原始数据进行清洗，处理缺失值和异常值，并采用归一化方法将数据映射到 [0, 1] 区间，消除数据量纲差异，提升数据质量，以满足模型训练要求。

2.2 模型参数优化

在模型训练过程中，对 CNN 和 BiLSTM 的关键参数进行优化。如 CNN 的卷积核数量、大小，BiLSTM 的隐藏单元数量、学习率等。通过网格搜索、随机搜索等方法，结合交叉验证技术，寻找最佳参数组合，以提高模型的预测性能和泛化能力。

2.3 模型训练与验证

将预处理后的数据按 7:3 的比例划分为训练集和测试集。使用训练集对 CEEMDAN-CNN-BiLSTM 模型进行训练，在训练过程中，不断调整模型参数以最小化预测误差。训练完成后，利用测试集对模型进行验证，通过计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等评估指标，量化模型的预测准确性和稳定性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Zhang H F , Li J , Yang H R .Cloud computing load prediction method based on CNN-BiLSTM model under low-carbon background[J].Scientific Reports, 2024, 14(1).DOI:10.1038/s41598-024-68339-1.

[2] 俞斌,孟伟,俞天杨,等.基于ICEEMDAN-CNN-K-shape的智慧园区短期负荷预测研究[J].国外电子测量技术, 2023, 42(5):103-112.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2304739.

[3] 张超,张菁,李洋帆.基于CEEMDAN-SE-VMD和CNN-BIGRU的短期负荷预测[J].电子器件, 2024, 47(3):849-857.